コンテンツ生成の高速化

生成 AI は、テキストやその他の形式のコンテンツを認識、要約、翻訳、予測、生成できます。

ワークロード

生成 AI

ビジネス目標

投資効果

製品

NVIDIA NeMo
NVIDIA Picasso
NVIDIA AI Enterprise

生成 AI によるコンテンツ作成の自動化

生成 AI は人工知能 (AI)のパワフルな一分野であり、世界中の組織が直面するさまざまな課題を解決する大きな可能性を秘めています。さまざまなマルチモーダル入力に基づいて新しいコンテンツを素早く作成できます。こうしたモデルの入力と出力には、テキスト、画像、ビデオ、オーディオ、アニメーション、3D モデル、その他の種類のデータが含まれます。

生成 AI を利用することで、スタートアップや大規模な組織は独自のデータセットからすぐにナレッジを引き出すことができます。たとえば、社内のクリエイティブ チームやエンド カスタマー向けにコンテンツ生成を高速化するカスタム アプリケーションを構築できます。これには、新しい映像を作成するためのソース資料を要約したり、ビジネスのストーリーに合ったブランド ビデオを生成したりすることが含まれます。

クリエイティブ プロセスの合理化は重要な利点のひとつです。生成 AI は、データセットとオペレーションに存在する基本パターンを把握するための豊富な情報も提供します。企業はトレーニング データを強化し、モデルの偏りを減らし、複雑なシナリオをシミュレートできます。この競争上の優位性は、目まぐるしく進化する今日の市場において、既存のクリエイティブ ワークフローを強化し、意思決定を改善し、チームの効率性を高める新しい機会を生み出します。

時間層とまったく新しい映像ノイズ除去機能により、時間的一貫性を持った忠実度が高い動画を生成します。

生成 AI 基盤モデルを効率的にカスタマイズする

大規模言語モデル (LLM) を活用した生成 AI ツールは大きな可能性を秘めていますが、ビジネスの価値を最大化するためには、企業は洞察を引き出し、自社のビジネス ニーズに固有のコンテンツを生成するため、カスタマイズされたモデルを必要としています。大規模言語モデル (LLM) のカスタマイズは、高度な専門知識とフルスタック テクノロジへの投資を必要とする、費用と時間がかかるプロセスです。LLM は、オンライン ショッピングの AI チャットボット、銀行業務アシスタント、執筆アシスタント、翻訳ツール、生物医学研究のタンパク質構造予測 AI など、さまざまなアプリケーションを高速化するために使用されます。

カスタマイズされた生成 AI を短期間で、かつ費用対効果に優れた方法で手に入れるため、企業は学習済みの基盤モデルから始めます。こうしたモデルは企業が AI 開発するための土台となり、ゼロから始めるよりも開発やファインチューニングのサイクルが早まり、本番環境で生成 AI アプリケーションを実行し、運用管理する際のコストが大幅に削減できます。

 

スタートアップ企業が NVIDIA AI で成功を収める

Writer は NVIDIA AI ソフトウェアを使用し、多くの企業のコンテンツ制作を支援する LLM を構築しています。

NVIDIA NeMo を利用することで、組織はそのトレーニング データセットをキュレートし、LLM を構築してカスタマイズし、本番環境で大規模に実行できます。韓国からスウェーデンに至るまで、世界中の組織が NeMo を利用し、現地の言語や産業に合わせて LLM をカスタマイズしています。

スタートアップ企業の Writer は、生成 AI を動かし、たくさんの企業のコンテンツを制作するため、NeMo の使用を開始しました。NVIDIA と協業する前は、新しい 10 億単位パラメーター モデルを構築するのに 4 か月半かかっていたそうです。「それを今、16 日でできるようになりました。驚かされています」と、Writer の CEO、Alshikh 氏は語りました。現在、金融、医療、小売、その他の産業向けに NeMo でカスタマイズされた Writer のモデルを多くの企業が使用しています。

NeMo は、生成 AI ワークロードを加速するように最適化され、エンタープライズ グレードのサポート、セキュリティ、アプリケーション プログラミング インターフェイスの安定性で支えられたフルスタック ソフトウェアである NVIDIA AI Enterprise の一部です。

「NeMo を導入する前は、新しい 10 億パラメーターのモデルを構築するのに4 か月半かかっていました。 今ではそれが 16 日以内で可能になりました。」

Waseeem Alshikh 氏
Writer.ai、CTO

コンテンツ制作に生成 AI を活用する

文脈に関連するコンテンツを生成するため、カスタムの生成 AI モデルを構築しようとしているスタートアップや企業は、NVIDIA AI ファウンドリ サービスを利用できます。

始めるための 4 つの手順は次のようになっています。

  1. 最先端生成 AI モデルから始める: 主要な基盤モデルには、Gemma 7B、Mixtral 8x7B Instruct、Llama 2 70B、Stable Diffusion XL、NVIDIA の Nemotron-3 8B ファミリがあり、コストに対して最大のパフォーマンスが得られるように最適化されています。

  2. 基盤モデルのカスタマイズ: 生成 AI モデルを構築、カスタマイズし、場所を問わずに展開するためのエンドツーエンドのクラウドネイティブ フレームワークである NVIDIA NeMo を利用し、独自のデータでモデルをチューニングし、テストします。NVIDIA Picasso を使用し、商用利用可能な NVIDIA Edify 基盤モデルを映像コンテンツ用にカスタマイズすることもできます。

  3. 独自の AI ファクトリで、モデルを短期間で構築する: 企業開発者向けのサーバーレスな「AI-training-as-a-service」プラットフォームである NVIDIA DGX Cloud で AI 開発を合理化します。マルチノード トレーニング機能があり、GPU リソースはほぼ無制限にあります。

  4. 展開と拡張: NVIDIA AI Enterprise で展開することで、クラウド、データ センター、ワークステーション、エッジを問わず、どこでも実行できます。使いやすいマイクロサービスが含まれ、エンタープライズグレードのセキュリティ、サポート、安定性があり、プロトタイプ開発から本番まで、大規模な移行も迅速に実行できます。

LLM の世界では、ファインチューニング、Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT)、プロンプト エンジニアリング、検索拡張生成 (RAG) の中からどれを選択するかは、お使いのアプリケーションの固有のニーズや制約次第です。

  • ファインチューニングの場合、パラメーターのほとんどまたは全部を領域特化データセットでアップデートすることで、学習済み LLM を固有の領域に合わせてカスタマイズします。この手法はリソースを大量に消費しますが、特殊なユース ケースでは高い精度が得られます。
  • PEFT では、モデルのサブセットを中心に、パラメーター アップデートを減らして学習済み LLM を改善します。精度とリソース使用量のバランスが取れており、データと必要な計算処理を管理できることでプロンプト エンジニアリングより優れています。
  • プロンプト エンジニアリング は、LLM への入力を操作し、モデルのパラメーターを変更することなくその出力を操作するというものです。これはリソース消費が最も少ない方法であり、データや計算処理リソースが限られているアプリケーションに最適です。
  • RAG は LLM プロンプトを外部データベースからの情報で強化します。実質的に、洗練された形式のプロンプト エンジニアリングとなります。RAG を使用すると、最も関連性の高いデータソースから最新のリアルタイム情報を利用できます。

LangChain や LlamaIndex など、LLM をデータソースに接続するためのさまざまなフレームワークがあります。これらのフレームワークは、評価ライブラリ、ドキュメント ローダー、クエリ メソッドなど、さまざまな機能を提供します。新しいソリューションも続々登場しています。さまざまなフレームワークについて読み、お使いのアプリケーションに最適なソフトウェアとソフトウェアのコンポーネントを選ぶことをお勧めします。

はい。RAG では、取得したデータの参照も含め、最新の関連情報が提供されます。

NVIDIA AI ワークフロー例を利用すると、RAG によるエンタープライズ ソリューションの構築と展開が迅速に実行できます。GitHub 例の場合、GPU で最適化された最新の LLM と NVIDIA NeMo マイクロサービスを利用して RAG アプリケーションを記述します。NVIDIA AI Enterprise の一部である NVIDIA RAG LLM オペレーターは、サンプル ワークフローを使用して開発された RAG パイプラインを、コードを書き直すことなく、本番環境に展開します。

コンテンツ生成パイプラインを構築する

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